Нейронная сеть - это модель, разработанная по аналогии с работой человеческого мозга. Она состоит из большого количества искусственных нейронов, связанных между собой. Нейронная сеть может обучаться и адаптироваться к новым данным, что делает ее одним из наиболее эффективных инструментов в области машинного обучения.
Каждый искусственный нейрон в нейронной сети принимает входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону. В результате обработки входных данных модель выдает определенный результат или прогноз. Это позволяет нейронной сети выполнять различные задачи, такие как классификация, распознавание образов, прогнозирование и та. да.
Нейронные сети бывают различных типов и архитектура, например, сверхточные нейронные сети используются для обработки изображений, а рекуррентные нейронные сети для работы с последовательными данными. Каждая из них имеет свои особенности и применение в различных задачах.
Итак, нейронная сеть - это модель, которая имитирует работу человеческого мозга, обучается на данных и способна выполнять разнообразные задачи с высокой эффективностью. Она является основой для многих современных технологий и приложений и востребована в таких областях, как медицина, финансы, реклама, технологии, искусство и многие другие.